Prometheus+grafana

Prometheus和Grafana是一对常用的监控和可视化工具组合，用于监控和展示系统的指标数据。下面是对它们的介绍：

Prometheus：
Prometheus是一个开源的系统监控和告警工具。它通过定期从配置的目标中拉取指标数据，并将其存储在本地数据库中。Prometheus提供了灵活的查询语言PromQL，可以用于分析和查询存储的指标数据。它还支持基于规则的告警，可以根据自定义的规则触发告警，并发送通知。

Grafana：
Grafana是一个开源的数据可视化工具，用于创建和展示监控指标的仪表盘。它支持多种数据源，其中包括Prometheus。Grafana提供了丰富的图表和面板类型，可以根据需求自定义展示方式。它还支持警报功能，可以根据指标的阈值设置触发条件，并发送通知。

通过将Prometheus和Grafana结合使用，您可以实现以下功能：

收集和存储系统的各种指标数据。
使用PromQL查询语言对指标数据进行分析和查询。
创建自定义的仪表盘，将指标数据以图表等形式展示出来。
设置告警规则，当指标数据超过或低于设定的阈值时触发告警。
接收告警通知，及时了解系统的异常情况。

相关问题

Prometheus + Grafana

Prometheus和Grafana是一对常用的监控解决方案。Prometheus是一个开源的监控系统，用于收集、存储和查询时间序列数据。它具有灵活的查询语言PromQL，可以用于对监控数据进行分析和查询。Grafana是一个开源的数据可视化工具，可以与Prometheus无缝集成，用于创建漂亮的仪表盘和图表展示监控数据。由于Grafana功能强大且易于使用，它成为了官方推荐的可视化工具，取代了Prometheus自带的仪表盘系统PromDash。通过将Prometheus和Grafana结合使用，用户可以更好地理解和分析监控数据，并及时发现系统中的问题。123
引用[.reference_title]

1 2 3 Prometheus+Grafana （史上最全）[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

Prometheus+ grafana

集成 Prometheus 与 Grafana 进行监控可视化
安装和配置 Prometheus
为了使 Prometheus 正常工作，需先安装并配置它。通常情况下，Prometheus 可以通过官方提供的二进制文件或 Docker 映像部署。对于基于容器的应用程序，推荐使用 Docker 方式简化部署过程。
在配置 Prometheus 时，编辑 prometheus.yml 文件指定目标抓取路径和其他设置[^5]：
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']

此配置使得 Prometheus 能够定期从本地运行的服务获取度量数据。
启动 Grafana 并连接到 Prometheus 数据源
Grafana 是一个强大的开源分析和监视平台，允许用户创建丰富的仪表板来呈现来自多个不同来源的时间序列数据。要启动 Grafana 实例可以利用 Docker 命令快速完成[^4]:
docker run --name grafana -d -p 3000:3000 grafana/grafana

之后，在浏览器访问 http://localhost:3000 登录默认用户名密码均为 admin/admin 。登录成功后添加 Prometheus 作为新的数据源:

导航至 "Configuration -> Data Sources"
添加名为 “Prometheus”的新数据源
设置 URL 字段指向 Prometheus HTTP API 地址 (例如 http://:9090)

保存更改后即可开始构建自定义面板显示所需信息[^2]。
创建 Grafana Dashboard 展示监控数据
一旦完成了上述步骤，则可以在 Grafana 上建立各种类型的图表组件构成完整的 dashboard 页面。这一步骤涉及选择合适的模板变量、查询语句以及视觉样式调整等方面的工作。由于 Grafana 支持导入预设好的 JSON 格式的 dashboards ，因此可以从社区资源库下载适用于特定场景下的现成方案加快开发进度[^1]。